計(jì)算機(jī)作為人類科技發(fā)展的代表，在人們的日常生活中起著不可替代的作用。隨著人類社會(huì)信息量的高速增長(zhǎng)，計(jì)算機(jī)在運(yùn)算速度提高的同時(shí)，對(duì)能源的消耗也在迅速增加。例如，我國(guó)的“天河二號(hào)”超級(jí)計(jì)算機(jī)（連續(xù)三次奪得世界超級(jí)計(jì)算機(jī)冠軍），正常工作的功率高達(dá)20兆瓦，年耗電量約2億度。相比之下，人腦是自然界中非常高效、節(jié)能的信息處理系統(tǒng)，一個(gè)成年人的大腦只有二十瓦左右的功率。這種能源消耗上的巨大差異，主要來(lái)自于計(jì)算機(jī)與人腦的構(gòu)架及信息處理方式的不同。現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)是通過(guò)馮·諾依曼構(gòu)架方式進(jìn)行信息存儲(chǔ)與處理的，即信息存儲(chǔ)與信息處理在物理上是分離的，在處理器和存儲(chǔ)器之間需要進(jìn)行大量的信息傳遞；而人腦則是由約1011個(gè)神經(jīng)元相互交叉連接而形成的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)所構(gòu)成。神經(jīng)元之間的連接稱為突觸，人腦中有大約1015個(gè)突觸。信息通過(guò)改變神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度（稱為突觸權(quán)重）來(lái)進(jìn)行存儲(chǔ)與處理，并且具有自學(xué)習(xí)功能，實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)與處理的一體化。鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，研究者們?cè)诤茉缫郧熬鸵呀?jīng)開始采用傳統(tǒng)的硅基CMOS工藝器件來(lái)模擬神經(jīng)元的信息處理方式，以期提高計(jì)算機(jī)的信息處理效率。但是，一方面由于傳統(tǒng)硅基半導(dǎo)體器件大都是易失性或二進(jìn)制非易失性存儲(chǔ)器件，與神經(jīng)突觸的模擬型非易失性特征不符，實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)元功能往往需要很多個(gè)晶體管參與。另一方面，隨著CMOS工藝數(shù)十年神話式地發(fā)展，器件溝道的尺寸已經(jīng)步入十幾個(gè)納米甚至幾個(gè)納米，不僅面臨極高的制造難度，而且日益趨近物理極限（如熱效應(yīng)、量子隧穿效應(yīng)），很難繼續(xù)通過(guò)提高器件密度的方式大幅提高處理能力。因此，在構(gòu)建大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，CMOS器件在高密度集成和能耗降低等方面面臨著巨大的挑戰(zhàn)。為了克服CMOS器件所面臨的困難，尋找符合神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)特性的新材料和新器件成為科研界和工業(yè)界的一個(gè)重要目標(biāo)。

　　阻變器件的電阻狀態(tài)與所施加的電壓或電流的歷史過(guò)程有關(guān)，并且在外電場(chǎng)去除后電阻狀態(tài)可以保持下來(lái)。這種特性與目前神經(jīng)科學(xué)研究結(jié)果所顯示的突觸行為非常相似，展現(xiàn)了在開發(fā)低功耗器件方面的巨大潛力，已被研究者們用來(lái)模擬人腦神經(jīng)突觸的功能。近期，中國(guó)科學(xué)院物理研究所/北京凝聚態(tài)物理國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（籌）磁學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室M06組副研究員尚大山、研究員孫陽(yáng)和博士生楊傳森等參考硅基場(chǎng)效應(yīng)晶體管的結(jié)構(gòu)，采用二維材料α-MoO3單晶薄片作為溝道材料制備了一種三端阻變器件，利用離子液體作為柵極，施加電場(chǎng)在二維材料間隙層中注入氫離子，實(shí)現(xiàn)了α-MoO3溝道電阻在低能耗條件下的多態(tài)可逆變化。并且，利用該器件的電阻態(tài)的變化，成功模擬了神經(jīng)突觸權(quán)重增強(qiáng)和減弱、短時(shí)記憶至長(zhǎng)時(shí)記憶的轉(zhuǎn)變等行為。此外，他們還利用α-MoO3多晶薄膜制備了Ag/MoO3-x/FTO三明治結(jié)構(gòu)的兩端器件——憶阻器，利用該器件中電場(chǎng)控制的固態(tài)電化學(xué)反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)了連續(xù)的阻變行為。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)改變脈沖電場(chǎng)觸發(fā)次數(shù)、寬度、頻率和脈沖間隔，成功模擬了生物學(xué)中的神經(jīng)突觸權(quán)重增強(qiáng)和減弱過(guò)程、短時(shí)記憶至長(zhǎng)時(shí)記憶的轉(zhuǎn)變、激發(fā)頻率依賴可塑性（SRDP）和激發(fā)時(shí)間依賴可塑性（STDP）等行為。此項(xiàng)工作證明了利用二維材料α-MoO3中的固態(tài)電化學(xué)過(guò)程模擬神經(jīng)突觸行為的可行性，為開發(fā)具有低功耗、可縮放性好的類神經(jīng)突觸晶體管和憶阻器，構(gòu)建高效率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)提供了技術(shù)參考。

　　以上研究結(jié)果分別發(fā)表在《先進(jìn)材料》（Advanced Materials 29，1700906 （2017））和Phys. Chem. Chem. Phys. 19, 4190 (2017)。該工作得到了國(guó)家自然科學(xué)基金（51671213、 11534015）、科技部（2016YFA0300701）和中科院項(xiàng)目（XDB07030200）的支持。參與該工作的合作者還包括：物理所研究員沈保根、禹日成、李永慶，副研究員沈希等。

圖1. 二維材料α-MoO3的晶體結(jié)構(gòu)與樣品的表面形貌。

圖2. α-MoO3晶體管結(jié)構(gòu)、電輸運(yùn)性質(zhì)與氫離子注入機(jī)制。

圖3. 在柵極電壓脈沖作用下，利用α-MoO3晶體管溝道電流變化模擬興奮性突觸后電流（EPSC）行為。

    圖4. 利用α-MoO3晶體管溝道電阻的非易失性多態(tài)可逆變化，模擬神經(jīng)突觸的配對(duì)脈沖易化（PPF）、突觸權(quán)重增強(qiáng)/減弱以及短時(shí)/長(zhǎng)時(shí)記憶轉(zhuǎn)變。